针对个性化协同过滤推荐方法对商品推荐的准确率不高的问题，提出一种考虑用户兴趣的协同滤波推荐方法。该方法的采用商品属性相似性、用户交互相似性和评分相似性联合特征提取用户兴趣相似性，并引入Logistic函数反映用户兴趣变化的时效性。实验结果表明，该方法在准确率、召回率和平均绝对误差指标上对数据集的综合推荐和单一品牌推荐性能均优于常用方法。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
